La inteligencia artificial avanza rápidamente y con ella surgen nuevas herramientas que ya forman parte de la vida cotidiana, desde asistentes virtuales hasta sistemas complejos que toman decisiones por sí solos. Para comprender mejor este panorama, es importante diferenciar tres conceptos fundamentales: chatbot de IA, GPT personalizado y agente de IA. A continuación, una explicación breve de cada uno y cómo se desarrollan.
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1. Chatbot de IA
Es un programa que utiliza inteligencia artificial para simular conversaciones humanas, generalmente en lenguaje natural. Su función principal es responder preguntas, brindar asistencia o ejecutar tareas simples, como entregar información o guiar al usuario a través de un proceso.
¿Cómo se desarrolla?
Un chatbot de IA se construye entrenando modelos de lenguaje con grandes cantidades de datos conversacionales. Se puede desarrollar usando plataformas específicas que ofrecen interfaces para crear flujos de diálogo, integrar APIs y configurar respuestas automáticas. Muchas veces se conectan a modelos como GPT o se entrenan con reglas específicas para ciertos contextos (bancos, comercios, salud, etc.).
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2. GPT personalizado (Custom GPT)
Es una versión adaptada de un modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer), como ChatGPT, configurada para cumplir tareas o responder con un estilo definido por el usuario. Puede usarse, por ejemplo, para actuar como asesor legal, tutor educativo o asistente de atención al cliente.
¿Cómo se desarrolla?
Un GPT personalizado se crea a través de plataformas que permiten modificar su comportamiento mediante instrucciones iniciales, ejemplos de respuestas deseadas y cargas de archivos con información específica. Su base principal suelen ser los prompts, es decir, indicaciones detalladas que orientan al modelo sobre qué rol cumplir, cómgo responder y con qué nivel de profundidad o formalidad. No se entrena desde cero, sino que se adapta mediante ingeniería de prompting.
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3. Agente de IA
Es un sistema más avanzado que no solo conversa, sino que puede observar un entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones de manera autónoma para alcanzar un objetivo definido. Va más allá del diálogo y puede interactuar con otros sistemas, bases de datos, herramientas digitales o incluso el mundo físico (por ejemplo, robots).
¿Cómo se desarrolla?
Los agentes de IA combinan múltiples tecnologías: modelos de lenguaje como GPT, sistemas de percepción (visión, voz), motores de decisión (planeamiento o razonamiento) y acceso a herramientas externas (navegadores, software, APIs). Su desarrollo requiere arquitectura modular, integración de componentes y pruebas en escenarios reales o simulados. También pueden incorporar prompts para guiar comportamientos específicos, pero su lógica va más allá del lenguaje.
